is a class in thesklearn.preprocessingmodule of thescikit-learnlibrary ¹. It is used to encode categorical features as a one-hot numeric array ¹. The input to this transformer should be an array-like of integers or strings, denoting the values taken on by categorical (discrete) features...
百度试题 结果1 题目代码OneHotEncoder(sparse = False)中的sparse = False表示返回一个稀疏矩阵。相关知识点: 试题来源: 解析 错误 代码OneHotEncoder(sparse = False)中的sparse = False表示不返回稀疏矩阵。反馈 收藏
若第n个特征的最大值为K,则就把这个特征转换为只有一个值为1而其他值都是0的K+1维向量。 encoder=OneHotEncoder(sparse=False) 注:这里sparse是一个布尔值,指定结果是否稀疏。若sparse=True,则每个样本的独热码为一个稀疏矩阵(机器学习中稀疏矩阵的处理方式和Python实现) 每个样本(5个特征)经过独热码编码后...
enc=OneHotEncoder()enc.fit([[0,0,3],[1,1,0],[0,2,1],[1,0,2]])# 如果不加 toarray() 的话,输出的是稀疏的存储格式,即索引加值的形式,也可以通过参数指定 sparse = False 来达到同样的效果ans=enc.transform([[0,1,3]]).toarray()print(ans)# 输出 [[ 1. 0. 0. 1. 0. 0. 0...
要将OneHotEncoder转换后的数据加入原数据,你可以按照以下步骤进行操作: 使用OneHotEncoder对分类特征进行转换: 首先,你需要创建一个OneHotEncoder对象,并使用fit_transform方法对原始数据中的分类特征进行转换。这里假设你有一个包含分类特征的DataFrame df,并且你想要转换其中的category列。 python from sklearn.preprocess...
encoder = OneHotEncoder(sparse=False) 对指定的列进行One-Hot编码: 代码语言:txt 复制 encoded_data = encoder.fit_transform(df[['color']]) 将编码后的数据转换为DataFrame,并设置列名: 代码语言:txt 复制 encoded_df = pd.DataFrame(encoded_data, columns=encoder.get_feature_names_out(['color']))...
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder enc = OneHotEncoder(sparse=False) # Key here is sparse=False! y_categorical = enc.fit_transform(y.reshape((y.shape[0]),1)) model.compile(loss='cat…
encoder=OneHotEncoder(sparse=False) encoder.fit(X)print("active_features_:",encoder.active_features_)print("feature_indices_:",encoder.feature_indices_)print("n_values_:",encoder.n_values_)print("after transform:",encoder.transform([[1,2,3,4,5]]))#调用 test_OneHotEncodertest_OneHotEncod...
['apple', 'green', 1, 'round', 0.2]]) ct = ColumnTransformer( [('oh_enc', OneHotEncoder(sparse=False), [0, 1, 3]),], # the column numbers I want to apply this to remainder='passthrough' # This leaves the rest of my columns in place ) print(ct2.fit_transform(X)) # ...
要使用onehotencoder,首先需要导入所需的库: ```python from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder ``` 然后,你可以创建一个OneHotEncoder的实例,并使用fit_transform方法对数据进行编码。例如: ```python encoder = OneHotEncoder(sparse=False) # sparse=False返回一个numpy数组,sparse=True返回一个csr矩阵...